flink 基础知识

Flink 作业提交分为2种情况：

·        on seesion   需要先启动集群，向yarn申请一块空间后，flink集群将一直存在。然后在提交作业，作业完成，释放作业消耗的相应资源空间。如果资源满了，下一个作业就无法提交，只能等到yarn中有空闲资源时，那下一个作业才会正常提交.

·        per job ，Flink run不需要额外的去启动一个集群，直接提交作业，即可完成Flink作业，每提交一个作业会根据自身的情况，向yarn申请资源，创建一个新的flink集群，直到作业执行完成，任务执行完成之后创建的集群也会消失。。

flink 与spark 对应组件的理解

//准备环境
 createLocalEnvironment 创建一个本地执行的环境  local
 createLocalEnvironmentWithWebUI 创建一个本地执行的环境  同时还开启Web UI的查看端口  8081
 getExecutionEnvironment 根据你执行的环境创建上下文，比如local  cluster  

并行度设置

1 配置文件 系统全局设置

2 提交job

3 代码中设置 代码全局或者算子中设置setParallelism 

算子的依赖链给隔离或者分开

startNewChain 逻辑简单 提交执行效率

disableChaining  逻辑复杂，通过提交并行度提高效率